Skripsi/Tugas Akhir

Penerapan Algoritma K-Means untuk Clustering Bidang Ilmu Dosen Sesuai Basis Data Penelitian Terintegrasi dengan Google Scholar

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Sumber daya perguruan tinggi dalam hal ini dosen penting dilakukan untuk dapat digunakan dalam berbagai hal diantaranya penentuan mata kuliah yang diampu dosen dan penentuan dosen pembimbing sesuai topik penelitian mahasiswa. Proses penentuannya saat masih menggunakan cara konvensional dengan mengandalkan pengetahuan umum mengenai bidang ilmu sesuai dengan latar belakang pendidikan dosen padahal basis data penelitian dosen secara spesifik dalam dijadikan penentuan bidang ilmu dosen tersebut. K-Means Clustering merupakan salah satu metode data clustering non-hirarki yang mengelompokkan data dalam bentuk satu atau lebih cluster. Data-data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster dan data yang memiliki karakteristik berbeda dikelompokkan dengan cluster yang lain sehingga data yang berada dalam satu cluster memiliki tingkat variasi yang kecil. Agar dapat memudahkan ketua program studi dapat terbantu dengan adanya pengelompokan bidang ilmu dosen dapat digunakan untuk penentuan mata kuliah diampu dosen dan penentuan dosen pembimbing.
Kata Kunci: Mata Kuliah, Dosen, Mahasiswa, K-Means Clustering

ABSTRACT
Higher education resources, in this case lecturers, are important to be used in various ways, including determining the courses taught by lecturers and determining supervisors according to student research topics. The process of determining it is still using conventional methods by relying on general knowledge regarding the field of science in accordance with the lecturer's educational background even though the lecturer's research database is specifically used to determine the lecturer's field of science. K-Means Clustering is a non-hierarchical data clustering method that classifies data in the form of one or more clusters. Data that have the same characteristics are grouped in one cluster and data that have different characteristics are grouped with other clusters so that data in one cluster has a small level of variation. Can be used to determine lecturer-assisted courses and determine supervisors.
Keywords: Courses, Lecturers, Students, K-Means Clustering

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 23-47 PAL p - 0401TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2023

Deskripsi Fisik

xiii + 71 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 23-47

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Cetakan Maret 2023

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
K-Means Clustering

Lampiran File